|
|
Absolute deviation, 绝对离差6 ?" @* N) f; |+ e: R6 F
Absolute number, 绝对数
- J2 Z, a1 M% B& ~' sAbsolute residuals, 绝对残差# n$ \, H4 M1 k& ?) j; Z; d
Acceleration array, 加速度立体阵9 t0 J' }, b: c8 d% }
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
+ z' |6 X! e. Q! i# v) p! N7 MAcceleration normal, 法向加速度6 o H' [& U4 `! L! V% W
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数! X" h1 o2 ?! A
Acceleration tangential, 切向加速度
) I$ X5 x+ O+ X5 VAcceleration vector, 加速度向量
3 h& F+ ]$ }3 r0 @' Q/ wAcceptable hypothesis, 可接受假设
5 }/ N4 i7 M, A5 p" j9 BAccumulation, 累积
?1 f, P5 F6 l7 l4 dAccuracy, 准确度
2 v' [! t" ^$ r4 AActual frequency, 实际频数
; r: _5 s% Q( O' aAdaptive estimator, 自适应估计量
7 [4 F" s7 k7 _; R/ z, ~Addition, 相加5 c- ]. O: M. V' W# M
Addition theorem, 加法定理
9 H: e+ @0 C }2 K3 _0 h/ LAdditivity, 可加性& W. A& g7 z9 \/ A' C3 E
Adjusted rate, 调整率( N% I+ U0 a* S7 m0 h
Adjusted value, 校正值
# M" H2 k# Q5 e" r. w$ xAdmissible error, 容许误差
* K* ~, J% O2 B/ B) Y1 N$ GAggregation, 聚集性
$ X* e: ?/ ]& o _$ l( w6 eAlternative hypothesis, 备择假设" t3 J7 m% U. _
Among groups, 组间, G; {; e7 U4 y3 M, w
Amounts, 总量
$ d2 \& K% v5 P/ |9 S1 cAnalysis of correlation, 相关分析5 _: L7 s3 `* f1 s# A
Analysis of covariance, 协方差分析& {/ b9 i8 i$ V! |/ H
Analysis of regression, 回归分析
4 a f+ u, V: A- Q) w) IAnalysis of time series, 时间序列分析
! x7 j9 @$ h" e4 }; Y" ?/ ^3 PAnalysis of variance, 方差分析- b/ q5 [5 b$ l" U) U
Angular transformation, 角转换/ D4 |$ X7 |+ I |2 s' V1 x# Z
ANOVA (analysis of variance), 方差分析
" U. {( g1 p L' S% JANOVA Models, 方差分析模型
( F* X7 `6 @/ V' G! `2 R' S* t2 MArcing, 弧/弧旋& M" ?. Z X9 Z: b
Arcsine transformation, 反正弦变换% @/ v! m% o/ a2 E5 D8 X9 p
Area under the curve, 曲线面积 Q) Q0 q- w" v; ]% }% {
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 # K! g5 q$ [4 J5 t
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 # z4 ?0 m: _8 y6 s0 E# G
Arithmetic grid paper, 算术格纸1 g- r/ `) ^( q4 a
Arithmetic mean, 算术平均数
4 Z- Z* C ~7 I* r9 q+ NArrhenius relation, 艾恩尼斯关系' w& j! d4 O! O( j% i; Z
Assessing fit, 拟合的评估; w: h9 D1 `0 n2 T# x- F; H( v
Associative laws, 结合律. g# K X5 D3 \! J$ _
Asymmetric distribution, 非对称分布
# O% \ A, ^) [0 R8 y9 i: S4 l1 GAsymptotic bias, 渐近偏倚
8 c" _- { p, U" X1 pAsymptotic efficiency, 渐近效率
, X: p. n- p2 o- e4 K5 hAsymptotic variance, 渐近方差
: ~* e$ o0 x, }8 Q* wAttributable risk, 归因危险度
0 A% _( [6 S" ^( e4 v* E1 GAttribute data, 属性资料, W+ J8 G3 `( _% b3 j
Attribution, 属性
' L2 ^- V% \( M4 h& @5 S. bAutocorrelation, 自相关
0 |1 E) V/ D& W! _# Q D# o1 dAutocorrelation of residuals, 残差的自相关* p1 a+ A5 T: S+ u
Average, 平均数" q( g! M" P& E; ]+ }9 c; N
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
: n0 { |" @7 t: tAverage growth rate, 平均增长率
7 d# q' K* G7 ^: X0 d7 e" d- ]# b7 I. dBar chart, 条形图( V& }8 ~( O# @3 N7 T
Bar graph, 条形图' ]5 J9 ^3 @. {6 L$ e
Base period, 基期" S6 h. \" u; R& ^& L! o( r. |
Bayes' theorem , Bayes定理
0 q& A& X. q5 c! W- SBell-shaped curve, 钟形曲线
* ]7 w( g" ]% o' vBernoulli distribution, 伯努力分布# F7 Z4 [$ i2 b; q" p
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
; y! Z6 s5 @' K% ~% b; GBias, 偏性5 m/ |/ `" d% ^5 ~# H* e5 h' H
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归$ [) R0 T7 g. Y T$ u3 U
Binomial distribution, 二项分布0 a! q" g3 W" U; I4 o' Q) B: T
Bisquare, 双平方
7 R# w8 s0 {, j0 T; GBivariate Correlate, 二变量相关; u! F5 a# G j" m' E
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布) ]. y) D& U+ T1 } R
Bivariate normal population, 双变量正态总体
1 n# Q) [$ c4 @: YBiweight interval, 双权区间
: W5 b$ e0 g4 k% V0 VBiweight M-estimator, 双权M估计量
9 [+ h0 ^# s" pBlock, 区组/配伍组
$ Z% l+ K, w. H9 \# N- EBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包. q* O4 @, B+ A; j4 j8 t# t
Boxplots, 箱线图/箱尾图
# `0 _" e$ T9 \, xBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
3 W# U% g h U" M: p6 t4 lCanonical correlation, 典型相关& {& y& J9 M5 ?7 q9 q0 T
Caption, 纵标目
) ]5 n- } Z# N9 vCase-control study, 病例对照研究
) i9 L- u* \ l# u; B3 G5 i& ZCategorical variable, 分类变量- M* U1 ~* d$ Y1 [0 P* W
Catenary, 悬链线
]$ E8 L0 R. ?& S& B# \7 ^9 S( aCauchy distribution, 柯西分布
6 g/ d. e/ h' F+ u2 R8 `Cause-and-effect relationship, 因果关系
: \1 k, T" u! f9 v5 z4 ACell, 单元: D8 f$ A Z) h7 K
Censoring, 终检
" ~/ z; W8 m4 _4 {1 J9 p1 yCenter of symmetry, 对称中心
* ]- H9 Y6 G0 ?; s. Y; HCentering and scaling, 中心化和定标
; H( E- @& ]$ s+ c: i: W; j- nCentral tendency, 集中趋势' F* w, u3 }, c" `1 z+ z0 y/ M
Central value, 中心值
. L" i' X0 f3 {$ _1 L: |5 X: K" ACHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
" _3 @+ i3 _8 F4 @& Z6 MChance, 机遇
& E2 w9 l A7 v) k3 L* q* ~2 cChance error, 随机误差
" a# H% A+ Q+ Z/ c" TChance variable, 随机变量% {. l0 e" N% g5 o' C- g) x
Characteristic equation, 特征方程
G- w3 ^$ O7 [: G/ _Characteristic root, 特征根# E6 `( I3 ~/ q; w6 H$ `
Characteristic vector, 特征向量
: ]+ O) w m9 Q4 C/ cChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则 c/ Y( W5 I0 Q1 W
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图5 d9 f( ]: ^8 e: \! A) l. `
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
; h: {) r3 k( Z" r0 ACholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
$ ^* _8 M4 X5 W% k5 L- `) qCircle chart, 圆图
: I8 N5 ^& g1 c# H! n/ OClass interval, 组距
7 a, w# _3 }2 ^$ g5 ]Class mid-value, 组中值1 c: [$ q# J) o/ M. g1 ~
Class upper limit, 组上限7 U9 `! `# V9 f2 C
Classified variable, 分类变量1 D `8 T* G, G# v. w
Cluster analysis, 聚类分析
- X# d: D) L5 o+ ~. ~9 V$ Z& L0 q) yCluster sampling, 整群抽样: O; T) T& a% l( p2 I+ n: d
Code, 代码9 u9 h- k' s9 X5 g9 K$ Q! }+ s" @. k# Q
Coded data, 编码数据
& B/ l3 Y) V( N7 N# ^4 H8 U1 kCoding, 编码+ `! p$ _$ U U! q0 z2 A+ t" C
Coefficient of contingency, 列联系数5 ~& B. N8 V2 o9 O
Coefficient of determination, 决定系数8 {: g# t0 e7 h
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
$ W, _. s, G9 C$ o" P* pCoefficient of partial correlation, 偏相关系数
3 V# Y* l! S7 uCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数% h4 ~4 {; h) r1 Y& F( H4 ^
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数* ? T# n" [7 ?1 [3 l
Coefficient of regression, 回归系数
3 D# h6 J" d% L8 S9 XCoefficient of skewness, 偏度系数
. q8 o! ] X3 B" w% D! ^Coefficient of variation, 变异系数
- w( Z0 \5 F0 c: W) e7 fCohort study, 队列研究4 d5 U3 C9 g* e+ A) ~- q- K
Column, 列/ |8 S5 V7 P: J) O( [" z: t; W) S3 [
Column effect, 列效应. e, w2 A4 g2 U# G) N1 Y
Column factor, 列因素/ S' g) U8 k9 `$ w. k
Combination pool, 合并7 f5 Z0 l! R* o P
Combinative table, 组合表* U7 l4 o+ {7 e$ @
Common factor, 共性因子
: g$ O) D5 d: XCommon regression coefficient, 公共回归系数
+ H9 P1 i- k; y# r2 |Common value, 共同值2 p' y* O; ]6 d" o D0 x
Common variance, 公共方差1 @; @+ v, j' i* N/ G
Common variation, 公共变异# y, T' Z; d. M1 |' U) i
Communality variance, 共性方差5 g6 K( Z6 Y7 j# M$ y/ Y9 Z: i
Comparability, 可比性
& R, c9 j, q1 ]Comparison of bathes, 批比较
0 `, X1 A$ O7 R' W6 R, T0 r2 EComparison value, 比较值
- g/ u8 s6 M8 E& o. ~5 c( | NCompartment model, 分部模型1 R5 |1 T, T9 U+ {
Compassion, 伸缩$ O; x0 J+ h* c8 G1 n
Complement of an event, 补事件! _- t5 P* D6 z
Complete association, 完全正相关' H1 Y0 ~/ N6 t/ b& E
Complete dissociation, 完全不相关
8 e/ k8 \% [0 {0 T4 fComplete statistics, 完备统计量' N6 ^( C! m' b% c6 E& @( v) n
Completely randomized design, 完全随机化设计
) i$ R9 G; Z, S6 [Composite event, 联合事件
6 \! i0 Y w5 i O; D$ G: O( cComposite events, 复合事件, p: E+ i6 \9 H, b. E% _3 P+ C
Concavity, 凹性0 F, T$ {7 A! h
Conditional expectation, 条件期望) `: a" ^: |5 }9 P8 C2 i, r+ x
Conditional likelihood, 条件似然7 p* N, g% i8 D! V$ H+ |
Conditional probability, 条件概率: R* J2 o% \; Z- U- j; E6 p7 t
Conditionally linear, 依条件线性
8 U3 v0 D5 E4 W3 q! A4 t' [8 _9 b0 mConfidence interval, 置信区间
# H. Y2 G# s- H9 t* I+ {. n2 dConfidence limit, 置信限
/ Z) @, c% M; r+ @: F& xConfidence lower limit, 置信下限
9 q/ B( ?: q3 u" [# ^' `* xConfidence upper limit, 置信上限
T8 _# o; A! z+ Z( P7 Y3 d2 uConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析! {- q3 u) B4 C; Z) R/ H
Confirmatory research, 证实性实验研究
/ M9 ?. D1 Q) m4 r1 v/ b2 Q4 a( qConfounding factor, 混杂因素
J$ @+ C% i' l5 B4 qConjoint, 联合分析 p# t+ y& S, h2 b/ l( [
Consistency, 相合性
2 ~7 C4 w8 p" O# n2 d, mConsistency check, 一致性检验* B8 d& Q/ h+ d( Q
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
: }* v7 B9 B1 X/ K' ]* W+ gConsistent estimate, 相合估计 x0 m& K, f5 q3 h: I# j/ Z
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归' w" n9 a) p) _( B+ q' {: b# Z
Constraint, 约束 H& `; j* C E0 d6 U, ?% a
Contaminated distribution, 污染分布
- v0 a" e# @/ r9 Y) Y* h- r a$ yContaminated Gausssian, 污染高斯分布
" s' r b- W9 R* |, XContaminated normal distribution, 污染正态分布# C9 g" o9 j1 \- f# Z- E0 s" l9 ?
Contamination, 污染+ a8 ^( |; R: B" X5 [$ s) T
Contamination model, 污染模型
8 `: k( \3 @. A! IContingency table, 列联表. g' O! E7 a! V( }9 G1 o$ c
Contour, 边界线0 M/ j7 u9 n. K! R( m$ o
Contribution rate, 贡献率
1 y# O, c9 G) \; I! D5 VControl, 对照
0 G( H8 J+ u& c. e8 `Controlled experiments, 对照实验: _4 W1 P8 `8 y: |: O: G- L
Conventional depth, 常规深度
7 G" f0 o# S+ ~* ]0 P8 Y: DConvolution, 卷积
3 v, w' w: A6 ZCorrected factor, 校正因子- u- N9 D1 G6 r! j" W
Corrected mean, 校正均值* V9 |9 A: n- B. p& f, C D
Correction coefficient, 校正系数9 r3 _0 ` {9 }; b0 G4 d
Correctness, 正确性
8 Q; ~' u% K! a( CCorrelation coefficient, 相关系数8 ] N2 c4 r5 d3 P
Correlation index, 相关指数. f) F+ c3 u5 ]3 a: R6 q6 c
Correspondence, 对应
9 u Q9 o% W4 r3 |Counting, 计数; U' j' V3 O- x# E. N O
Counts, 计数/频数. y: i" k% c* Z& p3 J. x
Covariance, 协方差- Z8 J ]0 J: c1 p' T1 l! V
Covariant, 共变 + i) p2 h# K1 Z, x
Cox Regression, Cox回归# i* ^, z& ~. b1 ~
Criteria for fitting, 拟合准则
3 e3 r7 l0 u) Q" N" ]% UCriteria of least squares, 最小二乘准则
, Z) x3 M; ?9 GCritical ratio, 临界比
0 f& f4 |# ?" F0 zCritical region, 拒绝域
, L) Z8 U. x- O; C+ r# B" }Critical value, 临界值
/ M9 F. H( W9 l& \Cross-over design, 交叉设计
( Z) t$ i$ ^' Z( |Cross-section analysis, 横断面分析0 ~+ m6 n) \" T7 H5 `1 t
Cross-section survey, 横断面调查) O% q* N9 e* L" U0 J5 a
Crosstabs , 交叉表 7 Z3 U& x8 g7 R' S/ m7 Z
Cross-tabulation table, 复合表" y" r4 p, M; x8 F
Cube root, 立方根" f! U7 P" R4 v7 ^4 Q5 ?$ O9 Z
Cumulative distribution function, 分布函数5 U. a7 b: z* c+ x) r
Cumulative probability, 累计概率
% M% T4 e6 U. w$ p( XCurvature, 曲率/弯曲3 ~- L( a5 {4 x* g
Curvature, 曲率
% u& T$ ^, E) ECurve fit , 曲线拟和 7 A1 |# o4 T8 f
Curve fitting, 曲线拟合
9 f, E, S3 x# @* lCurvilinear regression, 曲线回归
# M8 ^1 F! P! x3 Z- x5 Y% BCurvilinear relation, 曲线关系
/ I$ K) ^ n# r* O+ nCut-and-try method, 尝试法
1 R \% Q; Z3 i) P- r WCycle, 周期; m1 U K l8 v ]
Cyclist, 周期性 k' M6 p( Y! n) ]" {8 I6 v5 _
D test, D检验
" i4 ^& i* e1 HData acquisition, 资料收集
7 `: e) j* {' j- x- K% hData bank, 数据库
1 Q; B" p4 j% i5 F6 V; B# D, QData capacity, 数据容量% T& P$ \& P6 L" r$ D5 r& L
Data deficiencies, 数据缺乏
' |! o @- u& J. BData handling, 数据处理
8 D+ I; C8 e9 k3 a: T5 iData manipulation, 数据处理, ?9 Q: k* X' m
Data processing, 数据处理
' z$ a* {) |! z/ dData reduction, 数据缩减
! u! F, n5 `! [7 ?Data set, 数据集
; C( J! `1 O/ UData sources, 数据来源
9 k$ [3 ]3 g4 l2 \2 O& d! p# o: jData transformation, 数据变换7 P1 |9 Z7 v/ M5 J. Z/ c
Data validity, 数据有效性9 K2 x' D( `: s' w
Data-in, 数据输入
4 ^, U: V; B( x/ e, DData-out, 数据输出
/ r4 I# r9 n# U- h* x6 t' ?Dead time, 停滞期! G/ d8 K4 P& M
Degree of freedom, 自由度
) G5 V: ?& @8 {; h4 r3 I% gDegree of precision, 精密度
) \3 H- w: r7 t( W- hDegree of reliability, 可靠性程度
! r- k9 H8 F* ?4 c; RDegression, 递减4 `& I- Q. A3 E J( m" {5 W) M
Density function, 密度函数
# V4 N* ?" y+ T/ i1 R& fDensity of data points, 数据点的密度 N( a4 p$ q: _* C+ Q& f
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
1 Q( B3 ~% r/ |; [( p. B' F DDependent variable, 因变量5 M1 b6 `7 \' M5 b& E* h
Depth, 深度9 U# h4 h& c% O _) H: G1 j; P2 w
Derivative matrix, 导数矩阵6 y2 N. C; ]1 k1 M" O6 W" p, w
Derivative-free methods, 无导数方法$ b1 f, H1 |; h3 ^! I9 a7 L; o$ W! Y
Design, 设计
! R5 _; ~* S7 ^Determinacy, 确定性
2 W/ t& j. q0 T5 E$ m! z7 sDeterminant, 行列式& T$ t- k4 J8 C
Determinant, 决定因素$ X8 L2 H) J. H! e/ ~. q
Deviation, 离差) s2 T2 g; w7 ~1 W
Deviation from average, 离均差) k9 X( D" I# _1 L# m( |% a
Diagnostic plot, 诊断图2 B9 C& P) |7 U2 Q2 s
Dichotomous variable, 二分变量
0 `4 a! H8 H( P/ O$ B# }1 O8 nDifferential equation, 微分方程
% Z+ M" x; V( p) o# L$ SDirect standardization, 直接标准化法" u2 X# k/ Z3 V+ }5 T1 r
Discrete variable, 离散型变量
0 Y. h9 m$ r9 X/ yDISCRIMINANT, 判断
; f# K5 P. S2 A; P$ k# s1 U& vDiscriminant analysis, 判别分析+ z9 y8 W6 I3 \4 W4 u6 t% a. a
Discriminant coefficient, 判别系数# \. l" l4 g# ?3 X& P/ }# a( Q
Discriminant function, 判别值
/ Z# q- _& a) O6 d9 d6 C `Dispersion, 散布/分散度
0 w8 O6 A. f0 ]- }Disproportional, 不成比例的
* ~3 S+ H8 W% w' [! wDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
3 a6 `' u; T$ N: O, {! ~Distribution free, 分布无关性/免分布1 z, P2 Y. r8 P7 l7 C: X
Distribution shape, 分布形状$ _4 W8 z( D* A# f
Distribution-free method, 任意分布法
& A' Z: C+ x9 q* `( y! E0 WDistributive laws, 分配律
$ W8 p6 s' _' S6 \: M$ g1 c* eDisturbance, 随机扰动项
0 m9 p% A4 c8 B# `4 C5 v; kDose response curve, 剂量反应曲线
' F3 F j2 T( L5 T6 a$ j, f' KDouble blind method, 双盲法; z% I" @, _" e5 y& f. n! I: Q
Double blind trial, 双盲试验
. ^: J0 ?0 V2 J9 v4 k/ G! r8 bDouble exponential distribution, 双指数分布! b. c5 @7 `# ` V; O3 O
Double logarithmic, 双对数7 |: _- y& o- h- V* a5 S. T
Downward rank, 降秩 v# }# i, ?0 r- H, h
Dual-space plot, 对偶空间图
* R/ F2 o" D( o1 @2 lDUD, 无导数方法
% s& r' O( c' V0 QDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法8 ^2 ?% T. N R& x
Effect, 实验效应
# e& y! M% J# K/ ^Eigenvalue, 特征值$ m" k& L0 k/ e8 |; Z* q. w& f
Eigenvector, 特征向量
( R- C5 }$ p1 U I( v/ dEllipse, 椭圆. J0 B6 m1 s% A3 _
Empirical distribution, 经验分布6 C; x% H( f+ E
Empirical probability, 经验概率单位3 e* Q; K' H Y4 F5 B
Enumeration data, 计数资料
# a$ E3 p( @, W vEqual sun-class number, 相等次级组含量
' y* O" W- [) L) R& mEqually likely, 等可能
9 }% n2 E, i6 W) ?6 l/ Q9 n& `Equivariance, 同变性
# E Q( x& z! T% g4 H2 sError, 误差/错误
2 G/ _! G; M( x' j: ZError of estimate, 估计误差5 B7 W' S1 H6 Q& j& H0 g s
Error type I, 第一类错误
$ {$ `& h [" T& Q7 tError type II, 第二类错误
& r" a0 T5 t: H7 }Estimand, 被估量
* v. L0 H2 C8 D# f9 g/ \9 w) ^Estimated error mean squares, 估计误差均方, D* \/ Z8 S6 O1 M# _
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
! F0 _+ u. W5 k8 V/ `Euclidean distance, 欧式距离* b- t& j+ [, ~3 b7 R
Event, 事件% X! ]# k5 @5 ]- K ]
Event, 事件
+ o/ |$ q* d; L/ Q# j/ x5 kExceptional data point, 异常数据点! |- A/ L+ S( b% d1 Y9 j; L0 A8 c+ R
Expectation plane, 期望平面
+ S$ P9 _& Y; I: k5 n9 bExpectation surface, 期望曲面
s* z+ L+ h3 W0 ^* W& JExpected values, 期望值
, j1 G* H0 D8 a( z4 H _$ H5 }( bExperiment, 实验
; _+ ^+ W$ ^/ k+ t7 w$ wExperimental sampling, 试验抽样
9 b {1 ^# x7 B8 R; e/ [! jExperimental unit, 试验单位
' G3 H1 Z( s( I2 R3 ZExplanatory variable, 说明变量
: Q3 b0 K2 M2 C) n3 XExploratory data analysis, 探索性数据分析
& m$ E6 U) }8 l' n! _Explore Summarize, 探索-摘要6 d; `1 R* y; n8 I9 ]' ^
Exponential curve, 指数曲线. g$ A0 ~5 n; b
Exponential growth, 指数式增长3 r' W% K% W- n. `
EXSMOOTH, 指数平滑方法
/ Z6 Z9 x7 Q6 K$ p4 h- l( [. ]7 N% T$ I5 {Extended fit, 扩充拟合
6 g) n5 c( R1 R7 o' K/ ^, k* @8 G' {Extra parameter, 附加参数) r- e" |0 Z: p, a. C
Extrapolation, 外推法7 \* c0 e) I( L) J
Extreme observation, 末端观测值) q8 E! X; f- t: Q
Extremes, 极端值/极值# j# ], ~! u2 g3 I1 P8 C
F distribution, F分布
( j% t O0 |+ R% t5 I) d& H1 l9 f* |F test, F检验
' `* A( a7 Y$ d6 O" ZFactor, 因素/因子* v8 v3 M5 J ^6 n, Q% E! l: ?$ Q
Factor analysis, 因子分析
) ^4 |3 z' o4 \, VFactor Analysis, 因子分析
# c2 m& w* R8 k4 h* f1 x0 I) K" iFactor score, 因子得分 A7 ^& f g9 v) D) D$ b. P
Factorial, 阶乘
' A' G# a& U* B9 a+ O% yFactorial design, 析因试验设计8 |/ P3 p! R) h8 M5 U
False negative, 假阴性1 j7 L# A- e/ V+ O1 _5 [; h
False negative error, 假阴性错误2 @- B! k% I, |) N( k. B; {& P' c
Family of distributions, 分布族
- q" Q4 C: a3 i' m+ ~( A" F7 tFamily of estimators, 估计量族
& Q2 y7 s; X2 ?Fanning, 扇面
- F" Q8 t' }6 T$ J$ UFatality rate, 病死率
3 H/ B8 n- h: n- G+ r7 y lField investigation, 现场调查( o; F* _+ }: {0 h# _. z/ v/ W Z
Field survey, 现场调查
! x }, v7 r8 CFinite population, 有限总体3 X; u) H7 S- A
Finite-sample, 有限样本
9 V# c8 q- M; c5 X1 q8 l6 ^5 ?First derivative, 一阶导数# d2 C$ S' R% Z- W3 P+ j
First principal component, 第一主成分
! I Z @6 `( N3 d3 B+ \* {6 iFirst quartile, 第一四分位数
0 a& N' W+ m6 d- oFisher information, 费雪信息量3 W6 ^1 @. L& i$ S) V7 e7 c
Fitted value, 拟合值, l% _( A4 `& @3 v, q3 B a
Fitting a curve, 曲线拟合
4 T" a% g& O% m# B$ a9 @2 s4 \Fixed base, 定基
: A1 ]: y3 T$ ~9 l& V% |Fluctuation, 随机起伏 x5 `0 E5 _/ D# O1 ^
Forecast, 预测
* J$ _$ J3 c$ b+ T; WFour fold table, 四格表6 c# ]" B* e) W
Fourth, 四分点
4 u/ V6 I- V1 g, \8 b, U* K7 R5 U7 xFraction blow, 左侧比率
# b2 A. M5 f, K# z* Q" K- lFractional error, 相对误差
" W# d f" J) w1 t* `Frequency, 频率+ _* W: I+ Y* z; Q
Frequency polygon, 频数多边图
* Y$ w! U& f' J# c" p& B1 U$ H, QFrontier point, 界限点( l1 h) ?6 `% r) V
Function relationship, 泛函关系) L4 x6 J3 J; V$ m4 a
Gamma distribution, 伽玛分布8 K7 s) b4 m- k. d" S5 d
Gauss increment, 高斯增量
& w' Q" |+ d8 }/ S: Z2 c; EGaussian distribution, 高斯分布/正态分布' _5 R% |3 D% L5 X
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量, z" ]" ^/ J m4 s! S7 R0 w
General census, 全面普查
8 L6 e3 I3 L$ k( ?. }3 h6 dGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 * l. u9 k# {5 y
Geometric mean, 几何平均数1 O1 O+ z+ B2 z0 E) A- A K
Gini's mean difference, 基尼均差% e' h2 y( S2 z) b" }
GLM (General liner models), 一般线性模型 - e9 x5 r$ w& k% v& \0 s7 }
Goodness of fit, 拟和优度/配合度2 m( q5 X' f/ Q! u
Gradient of determinant, 行列式的梯度5 N* Z! ~) B% j& j/ m6 z, f8 T9 e
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方3 _( ~( \2 e) b: f3 M% A
Grand mean, 总均值
2 o( e9 v: k0 FGross errors, 重大错误
7 i* L5 @/ R& u1 q7 u Q2 d; SGross-error sensitivity, 大错敏感度
' G; h; _! ^0 o8 _Group averages, 分组平均6 P' l3 ^* \/ W+ T
Grouped data, 分组资料
/ N x; _8 Y! z. E1 G6 w# f8 Q+ t5 EGuessed mean, 假定平均数
5 d( J3 K; @& F0 `: i! @Half-life, 半衰期
+ e& X3 g9 e- Q; J. d# D P6 ~! \Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量0 b( x( y6 l1 n
Happenstance, 偶然事件9 e' |( m. O( F# K- u$ n1 |9 S
Harmonic mean, 调和均数
L+ g) V2 D* yHazard function, 风险均数
4 k- Q: r7 M6 rHazard rate, 风险率- D E1 P& Q7 ~% s% w8 {) l$ z
Heading, 标目 & M$ X3 o1 k/ }/ k1 N/ S5 j
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
; K' M# ~ F% D) J$ @4 k: n% @$ |+ rHessian array, 海森立体阵
( T' D3 |/ i: ^6 ~+ w3 e* ?% Z+ s4 pHeterogeneity, 不同质5 [3 }4 A7 Q+ p t5 g- }
Heterogeneity of variance, 方差不齐
: V7 _4 q$ v$ L2 ]* I+ t( aHierarchical classification, 组内分组
/ E, n, ~/ R* lHierarchical clustering method, 系统聚类法4 S: K6 h( B- k2 F0 c! l. `
High-leverage point, 高杠杆率点
3 j$ X1 J) m9 _1 FHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
7 G3 Y% L9 V4 w0 D3 {0 @. AHinge, 折叶点5 i, t4 I" W+ q) D9 L# K+ I! p v
Histogram, 直方图
4 }( ^* l" C7 C% k) z: m, W7 hHistorical cohort study, 历史性队列研究 * R! S2 ]/ h, B: Z0 E5 v
Holes, 空洞
3 k+ D% O4 ~! \( Z4 _! vHOMALS, 多重响应分析" \: r- ^, R) \; |" h2 b; _& I) _
Homogeneity of variance, 方差齐性
N4 s6 ^) U, W0 M) m* O `Homogeneity test, 齐性检验3 ]' m2 O, ?7 w7 ?1 e
Huber M-estimators, 休伯M估计量
' z* J$ p8 `" U" v% u6 ~1 dHyperbola, 双曲线- {% g$ ~ m! B! Z/ K
Hypothesis testing, 假设检验
; F B! [3 x2 Z0 L9 I1 h6 vHypothetical universe, 假设总体
k! z) l9 F5 ?$ H4 @0 o" J) wImpossible event, 不可能事件
3 L6 v; U1 g: SIndependence, 独立性8 U6 }# F/ @8 ~0 v
Independent variable, 自变量6 c9 B! x$ W- o+ a' `5 O
Index, 指标/指数
0 U5 O8 n; ]- Y+ FIndirect standardization, 间接标准化法
2 j7 i+ n/ w7 qIndividual, 个体( ?+ r- Z# S; [2 `7 u- }. `
Inference band, 推断带
+ D5 [2 y) I1 k% `7 dInfinite population, 无限总体
* Q8 M' h5 K0 E9 L. \% tInfinitely great, 无穷大
% R6 S) i5 L {Infinitely small, 无穷小
/ W3 D! ?8 R) {8 BInfluence curve, 影响曲线
1 l4 i) w$ }7 @) r! Z! p. PInformation capacity, 信息容量% w" k! B, W8 J
Initial condition, 初始条件) K$ k; V( k7 x
Initial estimate, 初始估计值+ T/ I s% F4 X7 Y1 P9 o6 ^$ D
Initial level, 最初水平( q5 l+ R6 b8 c3 @) v. j9 _
Interaction, 交互作用
3 B+ U$ r2 ?* I/ \2 T+ [Interaction terms, 交互作用项
% t1 y6 P7 ^. ^( mIntercept, 截距& A: {0 y$ ^3 e. ?
Interpolation, 内插法, f k- v3 q: @
Interquartile range, 四分位距9 N! U0 p) M$ K" L
Interval estimation, 区间估计
1 m% C# q1 U, Z4 }. bIntervals of equal probability, 等概率区间7 k( L/ X. y; V1 C% Y: j7 L" \
Intrinsic curvature, 固有曲率, W+ }- {# Y$ k0 ]) L9 h
Invariance, 不变性9 }& u T6 w, P7 D
Inverse matrix, 逆矩阵
; ]! g9 ]" b9 w: e. a' X; pInverse probability, 逆概率! A, A7 K4 B9 m4 @' k( s2 C: N
Inverse sine transformation, 反正弦变换. y: |4 F/ o# w N! D- M- z
Iteration, 迭代 5 J1 c0 h" Q: E/ N' i' b! n, l5 p
Jacobian determinant, 雅可比行列式
1 R- ~" X" D+ f1 IJoint distribution function, 分布函数3 C) [$ f7 i, d: F
Joint probability, 联合概率
9 [# x/ h0 t1 _. B* ~6 dJoint probability distribution, 联合概率分布
5 e7 J- Y6 W+ ~' L6 N- HK means method, 逐步聚类法 w. n+ s/ h5 I: J `6 f: b8 h
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
8 K* l# g( h# W5 IKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图7 T) X) I1 Z6 J
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关2 J. \: I; ^, V+ A; ~
Kinetic, 动力学. u- ?& z( q7 B) i
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验0 {0 m3 m1 P/ [: Q" u
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验* D5 [! A& o, Z6 v
Kurtosis, 峰度) E- X9 Z. f' t7 I2 l9 f
Lack of fit, 失拟1 @1 r3 ]0 z* `: Z3 D% _+ U8 T
Ladder of powers, 幂阶梯# k' i5 I# V g; d
Lag, 滞后+ p0 k9 v; y3 c* B& O
Large sample, 大样本* L. J1 p( K3 Q4 L. P) I; h7 @" _
Large sample test, 大样本检验/ a, I) ~6 n: O, H4 n9 Z1 q
Latin square, 拉丁方
1 {6 {3 v) j( G7 z! gLatin square design, 拉丁方设计
6 R: Y7 h& O: `8 y; [0 B( bLeakage, 泄漏/ E8 c4 a" d7 q8 h- o9 ~. F
Least favorable configuration, 最不利构形
. M2 ^ l6 w0 f6 w0 [ d! R2 }8 A+ ALeast favorable distribution, 最不利分布4 e( E& E7 f' F* b% f# u/ P' N/ B
Least significant difference, 最小显著差法; F7 X8 v i; v Q) h7 x- M
Least square method, 最小二乘法( E8 y" [& J) U
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计3 i4 n4 S# i/ I* Y1 h* {" t
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合1 q5 Z) r* A2 |; y) d% Z6 l6 H* f. f
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
+ n/ A {/ l/ f' u2 `Legend, 图例. |% ^1 A. T1 g4 D* s
L-estimator, L估计量. ~: J$ a% ?/ ]/ \4 U
L-estimator of location, 位置L估计量9 L1 m# Y$ Y2 E
L-estimator of scale, 尺度L估计量
; y) l) W/ @/ W) S: t- `Level, 水平. \, O$ J, J. {- q2 @( f% [6 {: X8 [) }
Life expectance, 预期期望寿命) o. q' D5 J& k, i9 s4 ]4 {, k
Life table, 寿命表+ p* _8 Y4 o) v/ u6 ]
Life table method, 生命表法! e" f+ u* ~7 {9 N b
Light-tailed distribution, 轻尾分布; G _) R' L) g5 n$ s
Likelihood function, 似然函数* ~/ S. V9 ?: \$ m
Likelihood ratio, 似然比
( p" V! G8 m+ Z: f- Zline graph, 线图
, B r5 s( {- yLinear correlation, 直线相关% ]$ l, B0 ^! K& J* l% R, D9 B- K
Linear equation, 线性方程 F; n# P& W& \: C5 U) A) R
Linear programming, 线性规划
; {% M1 F C4 R; [0 R8 A8 cLinear regression, 直线回归
3 ]3 P' P: N/ I+ f I0 t2 N" ]Linear Regression, 线性回归0 g# U# ~! F) H. f$ O
Linear trend, 线性趋势
& G# i/ ?8 X/ pLoading, 载荷 , K- I _8 n5 w/ G& G( q q
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性# b! @8 ~5 |# h
Location equivariance, 位置同变性
. s# S: f) c" L+ P, B) v3 rLocation invariance, 位置不变性
: {2 N5 k3 Z% k" y& v$ D) rLocation scale family, 位置尺度族
4 D" b+ }) a8 f$ q0 b. k/ GLog rank test, 时序检验 0 G8 ~; V |0 U; n" L
Logarithmic curve, 对数曲线
# g: K' S0 I: {2 \Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
% c2 S5 z6 u& [$ z$ ~Logarithmic scale, 对数尺度
7 S, f6 s! [4 CLogarithmic transformation, 对数变换
) v0 @6 h5 z- G1 ^4 vLogic check, 逻辑检查
- D, }& y3 c" G0 b. ]3 iLogistic distribution, 逻辑斯特分布
9 i4 f v! E0 B Q3 G3 w% gLogit transformation, Logit转换
0 P; v2 E) N/ M& r8 M) R$ |LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
" B' V. r# k! i& i* y: L* C YLognormal distribution, 对数正态分布
4 x7 o) X. i0 s! w; S- G3 A, C1 n+ JLost function, 损失函数4 {3 @/ {7 I* |( S) Q: E
Low correlation, 低度相关
2 t2 C" C+ a: L4 ^8 J4 QLower limit, 下限! L1 }( \. o4 X: { X# |6 k7 x
Lowest-attained variance, 最小可达方差
' l+ [8 H0 L% i5 M# aLSD, 最小显著差法的简称
$ S5 }/ W! P- [2 q: {Lurking variable, 潜在变量- v* N- X" y# P( R4 P" U
Main effect, 主效应, t. w: w7 i9 G( N% O
Major heading, 主辞标目
5 i8 O- j3 R a) t! kMarginal density function, 边缘密度函数
" v4 v# s/ U5 R6 B- m3 k! g& IMarginal probability, 边缘概率/ Y0 H3 k5 q0 u) z
Marginal probability distribution, 边缘概率分布6 i% c5 Z' D5 a) b+ X/ r$ |
Matched data, 配对资料
9 _& Y" @+ O$ N6 M9 oMatched distribution, 匹配过分布3 Z$ D9 o8 ]) t O. q3 k
Matching of distribution, 分布的匹配, G* D" E: n& E: J, L% a2 _0 c
Matching of transformation, 变换的匹配- a- R Z& O; @' _! I% O
Mathematical expectation, 数学期望
2 v9 P2 Z4 N# i2 t, A, g0 E9 YMathematical model, 数学模型! a5 `: O( n% u9 V/ y, E1 o
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量4 q" U5 m. [ b0 P6 g8 j
Maximum likelihood method, 最大似然法 w7 N$ P; l* l: g! U% e Q
Mean, 均数) Z i6 y: A( `
Mean squares between groups, 组间均方1 v/ @ W/ u, W7 t
Mean squares within group, 组内均方
: F8 b0 x8 j* [4 C" R4 e; a# C hMeans (Compare means), 均值-均值比较- a5 N( j$ G1 x% s6 L/ q6 F) m
Median, 中位数: A n# A$ C: G
Median effective dose, 半数效量
+ A" D3 l2 H1 |Median lethal dose, 半数致死量( h& F$ w9 }. m1 m* ~
Median polish, 中位数平滑
% l5 j7 k: q+ @% ~) AMedian test, 中位数检验 r/ t6 W2 _& e
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
; N3 a6 D8 n8 a) P# f2 DMinimum distance estimation, 最小距离估计
9 c: X' c8 v) Q$ e8 oMinimum effective dose, 最小有效量
# L: x; H3 L$ E# xMinimum lethal dose, 最小致死量4 c# m8 f X5 {, v1 o& }* w8 ~
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
+ D/ e B6 v* o* {MINITAB, 统计软件包( `& m5 w* L" J: @# N6 D0 Q
Minor heading, 宾词标目+ I8 A' I) n' ^# U" R( M
Missing data, 缺失值( E! O! e" ~) ]" N( L4 I8 A7 b! u
Model specification, 模型的确定5 D: z6 e5 Z/ J9 z0 I
Modeling Statistics , 模型统计
7 X! _0 z2 X. \$ h6 `# V8 p$ b6 ~1 kModels for outliers, 离群值模型
0 n* d: P) [" ^+ G3 k$ bModifying the model, 模型的修正
0 Z" f& R9 t8 p- w3 b2 oModulus of continuity, 连续性模
0 X( s) G T& e1 q& O2 Q+ `Morbidity, 发病率
7 R+ ?! J0 A" YMost favorable configuration, 最有利构形2 A; @- F/ ~9 q- P( G: Q! T
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度% q: R& |3 b0 U0 S% i
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归0 N: u7 C) ]2 q7 G5 w, z; T
Multiple comparison, 多重比较( d8 b% t& ^7 u! Q" j9 b, n3 S; G
Multiple correlation , 复相关4 d" v9 l) }; t! ^" U! e) o" z6 y4 k
Multiple covariance, 多元协方差
# H8 y% ^0 H: J6 N0 WMultiple linear regression, 多元线性回归9 ^( S9 ~% z9 v; Z& v7 N- Y
Multiple response , 多重选项
3 K2 m( P: M- \1 O KMultiple solutions, 多解# A' `: V. O- B2 H A) K
Multiplication theorem, 乘法定理
- D5 ?4 e: X# e! O9 t- SMultiresponse, 多元响应
* ^& T/ b) b* S. }9 _6 gMulti-stage sampling, 多阶段抽样' N& ~/ T' ~9 O
Multivariate T distribution, 多元T分布
8 X+ j0 u# b) |( hMutual exclusive, 互不相容8 o; o2 O1 ~* L: h6 i
Mutual independence, 互相独立
( p& T& h9 J2 T2 C# TNatural boundary, 自然边界
2 C& b8 \1 @. [4 o% ~, dNatural dead, 自然死亡 x5 [: L$ A/ H% D( p
Natural zero, 自然零5 |2 H; h) v0 O% N: z6 v
Negative correlation, 负相关
9 R! k3 ^. ]8 b! m8 X3 G, nNegative linear correlation, 负线性相关
# m% R8 c) V! ANegatively skewed, 负偏
5 X& x5 z1 u0 x# C& G x, E5 DNewman-Keuls method, q检验
& \$ e% p+ f; [3 I, g# p8 ?* E" h$ ]NK method, q检验1 O7 j( |7 U, t+ U9 W6 s `' I
No statistical significance, 无统计意义1 S: G8 D( |) n6 w
Nominal variable, 名义变量8 _1 W! c3 F A6 I3 Q+ o! \
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
" d+ h9 s0 r* ^( O" g3 ~( {Nonlinear regression, 非线性相关5 }4 a( i9 C4 Z: W& g6 X) G/ W
Nonparametric statistics, 非参数统计
& s# \. d8 c; JNonparametric test, 非参数检验
! i j% @) ?& o wNonparametric tests, 非参数检验# G) w) e' p% Q( r- t$ }; B
Normal deviate, 正态离差6 x2 S8 u6 Y4 T% p( [0 C( H
Normal distribution, 正态分布
( q9 s$ n' `* E7 Q# j. r$ _Normal equation, 正规方程组
2 I- B; b p8 H/ \Normal ranges, 正常范围: D9 ?' a+ ~) f0 N0 }' T# I& E
Normal value, 正常值5 ?3 W: M1 Q; @! x( Y
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数, P* M- u1 ?: a C% z) i
Null hypothesis, 无效假设 * _8 {2 Q! r/ I# n- T: e+ `& F$ f
Numerical variable, 数值变量7 P; T8 M, v( [* s' D/ h; @# o
Objective function, 目标函数) m& ~' c# D0 s
Observation unit, 观察单位
1 W" n0 M- m& |' q5 SObserved value, 观察值' o% o2 x! c5 [& b. f
One sided test, 单侧检验' }3 M/ Z/ R' `3 A: t, e
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
: c" o" c2 o6 ]7 u; M+ rOneway ANOVA , 单因素方差分析8 r, S, h" S7 s! f/ L5 W+ o
Open sequential trial, 开放型序贯设计; N6 e" F, v. ^' _" p9 q" R
Optrim, 优切尾: [3 S0 C" P5 z8 Q3 M
Optrim efficiency, 优切尾效率4 Y5 Z# x2 c& b+ ]/ n
Order statistics, 顺序统计量% J/ ^2 T6 |) j) l: I
Ordered categories, 有序分类/ l* v" [0 |' y0 A
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归4 k/ v" o A& k' {3 M: A2 h
Ordinal variable, 有序变量5 e& P5 W) P$ b9 ?/ t) {; d# }
Orthogonal basis, 正交基
: e# I# q# z, m& [/ q$ N2 hOrthogonal design, 正交试验设计) n# u+ m/ P& A1 j& w* E2 o
Orthogonality conditions, 正交条件
$ G0 I& ~1 @! j* Y" IORTHOPLAN, 正交设计
' S. Q _2 y" X; gOutlier cutoffs, 离群值截断点
/ b7 z' Q; J( w; e0 W! ZOutliers, 极端值3 K# A$ K7 p X$ x" ?
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 " S6 A- i7 v2 j2 J* h
Overshoot, 迭代过度
8 y4 _: ~) t# ~- q6 O: a2 B/ rPaired design, 配对设计2 [9 e- ~9 w7 V8 H6 P
Paired sample, 配对样本( L# X6 @( F5 X ]& u( [3 {
Pairwise slopes, 成对斜率
6 u6 @: R9 \0 A8 b; k% MParabola, 抛物线
$ j; W+ i( r7 Z I5 wParallel tests, 平行试验 X1 I+ k9 D: T
Parameter, 参数0 v: l3 }4 k/ Y D9 t1 |# U, C9 T
Parametric statistics, 参数统计; m- E# Y d8 W! D; j
Parametric test, 参数检验& t/ [) h5 X% p) Y
Partial correlation, 偏相关
9 Y( M- N* Z8 E3 @4 |5 _/ v+ N3 [0 APartial regression, 偏回归- ~* B0 z$ d& s7 t3 n4 v
Partial sorting, 偏排序
+ s" h5 v4 p% J3 R% }Partials residuals, 偏残差
) {' J3 N/ Y4 v) wPattern, 模式
0 D; k! Q# N! Y P& q2 k3 l; XPearson curves, 皮尔逊曲线: Y* ^! F! s) ~0 M
Peeling, 退层
, I! E2 Y' |# h8 R E; } JPercent bar graph, 百分条形图& v( M' M. g' Q8 ~( q, L6 V
Percentage, 百分比4 [8 k3 ]+ R. o& W
Percentile, 百分位数
6 ~8 V# {# b7 U1 K1 R0 m, HPercentile curves, 百分位曲线
8 v/ \- e" i Y* P3 z+ q+ PPeriodicity, 周期性+ ]+ C2 x: [# }# Z
Permutation, 排列
6 v' Z) {" x' e h2 YP-estimator, P估计量
4 s0 G4 t* k4 _5 W! M V$ ?Pie graph, 饼图 I% h: l' q) U
Pitman estimator, 皮特曼估计量; C1 N, W: _% N2 @' |' V; G
Pivot, 枢轴量$ j+ {7 K/ ]" f9 U, L9 y! L$ `3 r, P
Planar, 平坦
" N$ Y* M) u& P' b; v+ M* TPlanar assumption, 平面的假设- I j, t: M n* e `
PLANCARDS, 生成试验的计划卡7 n( L3 f1 @9 q- V, Y3 t* u
Point estimation, 点估计
1 \" K' K& K2 y( ~1 w/ C2 K9 C. j3 _Poisson distribution, 泊松分布
0 V) U! T( r9 x% MPolishing, 平滑! ~4 J% {+ }8 {! l5 ]
Polled standard deviation, 合并标准差0 f4 m3 s, c& e- C3 Y
Polled variance, 合并方差' x8 H9 n/ ?5 u. N
Polygon, 多边图
. Z( `* A! f1 G: _Polynomial, 多项式 N7 {; H, u3 r. v8 k6 }& A
Polynomial curve, 多项式曲线8 I' R9 P ~+ Y2 w
Population, 总体+ A5 W/ }! w3 O% D! u
Population attributable risk, 人群归因危险度
' m, g& a& }9 D: J/ T0 `Positive correlation, 正相关. [5 x" x, M- P& J9 ?
Positively skewed, 正偏
r! T* r; e1 c# F# C8 U. ~ OPosterior distribution, 后验分布
2 V6 I" _2 x, o. M( n2 YPower of a test, 检验效能
- l. N+ w' L; ?( ?4 R. uPrecision, 精密度6 f" e% e( F& N
Predicted value, 预测值
+ |8 g; [4 i; \# R f V1 RPreliminary analysis, 预备性分析9 i2 _; o1 x. U- d4 a
Principal component analysis, 主成分分析4 @; j u+ u0 k7 e4 d C
Prior distribution, 先验分布8 w# a4 Y" ?) `( ]% D6 _. E0 ?
Prior probability, 先验概率$ [; F" Q: b. Q
Probabilistic model, 概率模型
! W; h3 a4 { ^" i: Y0 H( aprobability, 概率' C1 N4 C/ Y. p/ q0 w
Probability density, 概率密度
# s7 U" a3 o- E! AProduct moment, 乘积矩/协方差
( @+ y7 s# S" u/ ~& }7 \6 BProfile trace, 截面迹图 H& z' U. U" T1 B1 p5 r
Proportion, 比/构成比
) C6 l1 ^9 J8 x W0 mProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样2 h2 ^ R4 z4 [8 v! ?
Proportionate, 成比例
. ?! l5 t* E1 k1 uProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
9 n+ ? F" ?' AProspective study, 前瞻性调查$ x5 j: \5 g, P. A* A$ b ~6 A
Proximities, 亲近性 1 E: G2 a; a& z F* w
Pseudo F test, 近似F检验
% M% p2 u$ R! j t: D3 e# P# Z" fPseudo model, 近似模型( e1 @+ h" a$ V: m0 a
Pseudosigma, 伪标准差
j2 V6 L* m L1 `: [& kPurposive sampling, 有目的抽样
5 [7 i/ m& T. m8 cQR decomposition, QR分解
$ h4 a8 N; G& i& Y5 f6 F4 N. FQuadratic approximation, 二次近似
6 I8 @4 D }( E" w$ GQualitative classification, 属性分类
/ g" @$ G1 [; }- {8 ]Qualitative method, 定性方法6 r" W% k: S2 H/ }1 _& D* a a
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图# m2 F3 U8 X" p: V( \' V
Quantitative analysis, 定量分析
* ^# j( x) |8 l7 O3 SQuartile, 四分位数+ _; q; w' O3 _
Quick Cluster, 快速聚类- M9 i, d1 L% k/ Q
Radix sort, 基数排序+ H9 l/ I! X3 R6 Z8 Q1 O
Random allocation, 随机化分组
# C) R0 i+ |1 E& DRandom blocks design, 随机区组设计
5 t6 S9 F1 s0 f# ?. y/ j% z3 RRandom event, 随机事件
9 H1 l; p! _ J2 w( gRandomization, 随机化
" Z Q; _( c: I. V }) IRange, 极差/全距
- ~4 w2 x" f2 C9 WRank correlation, 等级相关; d! N4 F* z' @: |' p% {
Rank sum test, 秩和检验
+ B) c+ _4 @) D: GRank test, 秩检验6 u) O; u# N0 G9 e
Ranked data, 等级资料9 X: j; M _7 ~' R
Rate, 比率 d# O8 `. W, Y' p$ C! _% `! T
Ratio, 比例5 k( T/ J8 f l4 N
Raw data, 原始资料
$ s0 Q M8 o+ u! cRaw residual, 原始残差
( [, \- H, X9 e4 B/ b/ v( SRayleigh's test, 雷氏检验
' T6 k l- L2 g" O( v- URayleigh's Z, 雷氏Z值 3 }4 m8 N: W8 G4 n. e
Reciprocal, 倒数
& ~8 I0 o' D/ L& B- k ]Reciprocal transformation, 倒数变换
6 j( d) ~# B4 m4 y* `Recording, 记录
# W! ?4 ]' c) a* L- j5 sRedescending estimators, 回降估计量! Q+ ]7 I7 C# S/ l* h8 t
Reducing dimensions, 降维- k2 ~ x4 \/ O) a0 W2 g# H: ^
Re-expression, 重新表达
4 ?; {4 G s0 sReference set, 标准组9 u: [6 n$ x/ E; y6 a: w4 ?- p! b
Region of acceptance, 接受域$ e) g2 g7 N. n4 [
Regression coefficient, 回归系数
4 ?0 V$ A/ S1 P/ Z' x: FRegression sum of square, 回归平方和4 ~5 l6 V1 i7 J5 I" ^% x
Rejection point, 拒绝点" A( K- y1 j, E# J: y9 l5 V
Relative dispersion, 相对离散度 u+ R8 o8 a2 g+ l6 I% J1 ]
Relative number, 相对数 k7 t# f5 n7 p2 q" |
Reliability, 可靠性
2 A ^+ Y- }5 \0 tReparametrization, 重新设置参数
, g7 F) q/ A& S9 S: n" JReplication, 重复
' X- v. H& I% t! ]+ iReport Summaries, 报告摘要
9 d' ]) f5 k* i; n% qResidual sum of square, 剩余平方和1 q/ D% G# H, w/ f+ `4 i
Resistance, 耐抗性
0 z- j1 ]4 b% |5 `) ~9 fResistant line, 耐抗线
. U( c; d8 y6 J+ D" ^! bResistant technique, 耐抗技术) B8 y7 H* h6 N- ] }0 ~2 o% d
R-estimator of location, 位置R估计量
3 ^* I. K+ p6 tR-estimator of scale, 尺度R估计量 w3 A6 J- j5 I8 G4 W6 J3 v6 ~
Retrospective study, 回顾性调查1 t- o1 X1 G1 U. D1 I
Ridge trace, 岭迹
! y, f. d9 x- S* [# C, o; ]Ridit analysis, Ridit分析, G1 J7 y0 l5 K5 @
Rotation, 旋转
$ `2 h# [( b8 X1 vRounding, 舍入
" r2 g4 s, A+ n+ d; L" x( sRow, 行% T& Z- _, @) J7 R6 E
Row effects, 行效应
! Y* w( X- E- J8 B2 cRow factor, 行因素0 C# _) W' K7 g
RXC table, RXC表( h9 a' S R$ G, U/ O0 u
Sample, 样本
% D, ]; v3 N3 X' _. p# [Sample regression coefficient, 样本回归系数: O5 b6 P# j; H6 `$ n5 [ G2 E
Sample size, 样本量9 q2 Z$ L. g4 D3 P5 p
Sample standard deviation, 样本标准差/ [4 N5 @" X& T. [( s2 `7 b# Z
Sampling error, 抽样误差
n: v+ w4 s! W8 D' N( k9 e2 YSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
$ F5 p1 C+ D" S# q/ VScale, 尺度/量表0 x) k3 J4 F9 h1 J6 D6 c2 A
Scatter diagram, 散点图! \4 ]6 s* \+ U! L! ~. M3 O7 @
Schematic plot, 示意图/简图+ P, t4 Q9 W. O8 e: Q# t
Score test, 计分检验: C1 I1 H& p! L! `
Screening, 筛检
1 C% q( |7 N- F6 P' Z( cSEASON, 季节分析
; C. F6 X$ k! [Second derivative, 二阶导数
1 E& m7 I8 n6 F" a! h0 bSecond principal component, 第二主成分! o" o3 O4 D6 u
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
6 g/ W. u7 Y) C; Y& P' c" o8 X Y& E. tSemi-logarithmic graph, 半对数图" Y( f8 ^% u3 w9 n u1 l* d2 R* }
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
! `, |8 P2 H4 jSensitivity curve, 敏感度曲线$ |8 J7 W1 D$ V# h/ T
Sequential analysis, 贯序分析2 m- c" w& s0 Z
Sequential data set, 顺序数据集% T% y: n' k) X7 p; r: e, B4 l
Sequential design, 贯序设计
+ L3 [ \& v! m) I) ESequential method, 贯序法
d/ K: v# X9 X' I) f8 dSequential test, 贯序检验法
1 ^! H" _3 S5 o- d2 qSerial tests, 系列试验
R/ T k; g z6 g8 M/ J( {8 d/ RShort-cut method, 简捷法
/ V! _8 v# t3 }1 z; K% _; SSigmoid curve, S形曲线) P9 c- ?) x. G7 ]
Sign function, 正负号函数' G8 ]% K4 t) W. Y
Sign test, 符号检验: T- W3 r8 `' N
Signed rank, 符号秩$ O6 J' P/ B- r# B& e
Significance test, 显著性检验4 o |1 A# C" f7 V' ~' _ R0 J! f
Significant figure, 有效数字
9 I$ j# E' ^6 v9 {Simple cluster sampling, 简单整群抽样- H8 c5 l% ~& T
Simple correlation, 简单相关
" `& J- I7 k- oSimple random sampling, 简单随机抽样
8 Q; x4 g7 S+ i4 b4 f5 sSimple regression, 简单回归! [9 {2 r0 k3 u3 A' O% S! C& a
simple table, 简单表
: ~/ c) r* p. M: y/ Y) a, |Sine estimator, 正弦估计量
! {/ F7 n _. O+ q: y1 x# v& ~Single-valued estimate, 单值估计9 i4 Y P4 ^1 y& d% `
Singular matrix, 奇异矩阵$ `2 ~8 y9 O2 [" }
Skewed distribution, 偏斜分布, R% ? u) H4 Q6 v; l+ h, x
Skewness, 偏度
" q6 t _5 T4 B, r) R( k1 L6 V5 {& XSlash distribution, 斜线分布, F' n; y( B$ Q# Q( v+ \
Slope, 斜率( l' c9 H% C& O5 o. D' L7 r6 u
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
3 F1 O7 _- @# l# x' V0 Q9 K5 W6 H" i% ~Source of variation, 变异来源, e0 V7 _1 W3 H7 h
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关: u2 v* p5 G3 a2 q/ C6 f
Specific factor, 特殊因子5 ^0 h! f$ u- h" n- V
Specific factor variance, 特殊因子方差
# l4 c8 G0 w1 D, LSpectra , 频谱
' c% P, g6 G5 i6 \( H+ z' J) hSpherical distribution, 球型正态分布! i( _- {! Z- a/ z& ]. u
Spread, 展布2 |2 N9 ^/ V3 U0 I! `
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包- a# s8 b4 B0 V5 K; m
Spurious correlation, 假性相关( m- t- _3 K" S7 r0 W
Square root transformation, 平方根变换
# _: r: z4 ?$ p SStabilizing variance, 稳定方差
' _9 z' Z; C h3 T$ j9 M# c4 kStandard deviation, 标准差0 s W# ?3 K. }
Standard error, 标准误
1 J& J4 n8 m. g! ?" P: fStandard error of difference, 差别的标准误# k1 N( v( X' p4 |* D1 z, u
Standard error of estimate, 标准估计误差
& M4 S! w6 m; y* c. O) OStandard error of rate, 率的标准误( G" R4 l" l. e& H. I( ~
Standard normal distribution, 标准正态分布
: ]9 A0 w6 ]( f+ O6 K9 @7 ZStandardization, 标准化5 ~* B- V) x, R, b; j
Starting value, 起始值
/ q/ n, _9 z+ `$ IStatistic, 统计量
N1 K: j( P) f1 V8 u R& r. O6 IStatistical control, 统计控制
# o/ y+ f' I& \+ h# F; U4 AStatistical graph, 统计图7 t+ r9 v& T% m U& r
Statistical inference, 统计推断
2 [# B4 F& N8 ~6 N2 Z4 D6 V5 r: [Statistical table, 统计表3 Y- v( [& g* X h& n: X; B1 R
Steepest descent, 最速下降法
0 C" C0 a$ p' a% }; H) O3 RStem and leaf display, 茎叶图& t% h" s* m# u' d& j( n# [4 a! q2 t1 ?% k
Step factor, 步长因子3 G4 K6 p1 ~4 U+ g% P7 E2 [1 ~2 z$ }, P
Stepwise regression, 逐步回归9 s9 E; P+ |3 _ A: g0 `9 u
Storage, 存6 @) b$ ^, m8 `1 f, s2 X5 ^0 O
Strata, 层(复数)+ w! E) J) ^7 `
Stratified sampling, 分层抽样 _7 o1 y5 z- \0 e8 H5 C* J/ D2 Z
Stratified sampling, 分层抽样, v/ b6 T2 l5 z$ p/ p
Strength, 强度6 D4 u; X& n' q; @4 M- m
Stringency, 严密性. \" o9 y1 q* ~2 _0 R! [$ l- r
Structural relationship, 结构关系
% B9 n" Z1 n; _Studentized residual, 学生化残差/t化残差
# W8 }0 o" Y/ F( x; `- vSub-class numbers, 次级组含量3 p& L: V. {% g5 y- r6 l
Subdividing, 分割/ J" P8 }, L( u2 `
Sufficient statistic, 充分统计量
1 c% v' _& W1 i3 Q# R% [Sum of products, 积和; U9 ^) c' X1 O
Sum of squares, 离差平方和
r; j: }; P& Y8 nSum of squares about regression, 回归平方和
/ }3 x7 z3 ]9 h0 y$ `7 u N8 gSum of squares between groups, 组间平方和% @ a }0 L0 z% ?
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和7 G/ [9 L" @( R1 f4 A$ i. v
Sure event, 必然事件
: r( i; `3 @' B) y# mSurvey, 调查
{2 U3 T+ N3 K; \Survival, 生存分析
6 B {9 m3 N5 N, }. U1 YSurvival rate, 生存率
, Y3 N8 J3 T+ ? u: t; J0 wSuspended root gram, 悬吊根图
$ e. C& P/ q- bSymmetry, 对称' u8 r7 _. X- @% n$ c/ {
Systematic error, 系统误差
, ]) y% W! j) KSystematic sampling, 系统抽样, j4 @5 n4 q! t# n
Tags, 标签
* e B% L6 c+ g2 @7 rTail area, 尾部面积
) f& l3 a8 u- @. D% m! m0 Q) gTail length, 尾长
$ \' [1 K- ^* D; G( PTail weight, 尾重- T z/ b9 ~" C8 C4 x
Tangent line, 切线- J, Q! J9 G; Z' R2 E* b" m
Target distribution, 目标分布8 h/ D5 I# u# H! T9 H: \
Taylor series, 泰勒级数
3 B% w5 K; s+ V+ L. U/ sTendency of dispersion, 离散趋势
+ x" d, q; A8 TTesting of hypotheses, 假设检验1 E* w6 T- s0 P2 |8 _* b0 y1 B0 x+ p
Theoretical frequency, 理论频数
+ s9 A3 w- E5 |: U7 w: a6 ?- f" z5 iTime series, 时间序列
' ]) N/ v' w4 ^1 N; ]Tolerance interval, 容忍区间( \" E: W4 \* N1 p2 z4 d
Tolerance lower limit, 容忍下限4 s2 x7 p( g) A" U
Tolerance upper limit, 容忍上限
) m: o, m" z) {' j- u5 n4 FTorsion, 扰率
: @! f- B8 D( ?6 F. ZTotal sum of square, 总平方和$ ]+ ]2 a" A6 f( W9 ]
Total variation, 总变异
% Q) @3 c' [5 K; I; r2 DTransformation, 转换
2 i$ m% G# O, B: @3 tTreatment, 处理: p5 x; x3 S3 d* ]
Trend, 趋势
1 b* n# F% ~- L4 b- _/ y' ~) F' OTrend of percentage, 百分比趋势8 I3 C" ^ q( Q7 C! I* t. l8 F
Trial, 试验, F3 R4 B, G" y, S6 K
Trial and error method, 试错法
; a9 a3 I/ S; k9 E" t5 c( rTuning constant, 细调常数1 o# t$ y9 V/ l: U: k3 y1 B
Two sided test, 双向检验
1 n8 D3 ]+ E& V# pTwo-stage least squares, 二阶最小平方 y# J8 k1 k, S4 G
Two-stage sampling, 二阶段抽样
9 Q8 T1 a; \. m5 m; `Two-tailed test, 双侧检验
% R( o2 z" i9 j }; ]& W" G1 ]' FTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析1 \7 u o, v7 Q
Two-way table, 双向表
0 v4 L' j, s' s- `1 g) s9 O" VType I error, 一类错误/α错误
4 S- I2 n6 `4 J# C0 ZType II error, 二类错误/β错误
) E5 Q, q4 M; h4 e9 jUMVU, 方差一致最小无偏估计简称- U+ c' y/ P' a/ E4 ?/ U; a
Unbiased estimate, 无偏估计9 p$ J! u% W0 S k4 O- V5 m3 H# t) f
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归% O% S P! j E$ H, C* A
Unequal subclass number, 不等次级组含量
7 ~2 V# E$ k1 j; v2 a2 e) wUngrouped data, 不分组资料; j) V1 l$ d" b7 [
Uniform coordinate, 均匀坐标
7 o& K C$ v+ R3 O; J. QUniform distribution, 均匀分布
7 \1 Q' |$ K( C, u5 P4 \8 z gUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
$ ?/ m/ V+ B2 P* P0 h U, nUnit, 单元
( m! `: ^, e; YUnordered categories, 无序分类; ^( n1 K9 g3 ^" B! l' b8 U
Upper limit, 上限 Q8 _5 I3 J5 g7 O* {, l
Upward rank, 升秩
& [# O. S3 w3 XVague concept, 模糊概念
) _( r. t/ o: ?* I/ u# a# ~; J1 yValidity, 有效性- b- t% |5 A9 @( {. P, T& P
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
, y) ]$ A7 G0 A# _Variability, 变异性
: [" f& J, a; _1 cVariable, 变量/ I0 N( |. V2 _9 p
Variance, 方差/ a( @2 g5 _0 A' O) e' t5 \) A
Variation, 变异
( L; d9 S- `# c9 m' V2 e. FVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
. ~# U; `9 K6 T7 K" |& K8 kVolume of distribution, 容积
5 k& ?5 s- B+ Z% \& A- ?W test, W检验" n5 \4 ?5 W9 m3 N" ~
Weibull distribution, 威布尔分布- C& R+ x# w- W* c2 m L) D
Weight, 权数
# X: w0 R' ?+ I- }% gWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验) }7 I1 _$ Y6 p% c _
Weighted linear regression method, 加权直线回归
& m5 k/ H- B6 A0 t( n1 GWeighted mean, 加权平均数# W/ r" v! v" r, }5 c$ o
Weighted mean square, 加权平均方差/ {! t* Q7 |& g8 K" Y+ m
Weighted sum of square, 加权平方和
1 P w7 N" ~: B" AWeighting coefficient, 权重系数) f2 @( @, D, z+ R# U6 ]; I! s
Weighting method, 加权法 & s7 Q; z- G3 w7 r; B
W-estimation, W估计量
' C7 ~' `: N2 X8 L( u: F0 mW-estimation of location, 位置W估计量% ?0 |3 i! W0 t# t9 W6 i( k/ s4 V
Width, 宽度
: r0 X' d+ E: H4 ~& WWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验3 w* ~8 `0 {% G; N- P* ]! U& _8 b
Wild point, 野点/狂点7 u* J$ P; X5 `( ?
Wild value, 野值/狂值
# t- k! p/ Y7 OWinsorized mean, 缩尾均值1 T. f3 Y/ m6 D& ^. K6 g1 ^
Withdraw, 失访 & J' \8 J# Y S6 g4 n4 L
Youden's index, 尤登指数7 ]( @1 |$ K! q X7 h
Z test, Z检验
: A$ x. X* ]7 K2 I" pZero correlation, 零相关
; _! z/ ? ?9 E' PZ-transformation, Z变换 |
本帖子中包含更多资源
您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?注册会员
x
|